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Enregistrement W2043969393 · doi:10.1097/qad.0b013e32833cba08

Association between HLA inheritance and asthma medication use in HIV positive children

2010· article· en· W2043969393 sur OpenAlexafffund
Samuel B. Foster, Mingjian Lu, Bruce Thompson, Kenneth Rich, Larissa Matukas, Rosemarie D. Mason, Robert Winchester, Kelly S. MacDonald, William T. Shearer

Notice bibliographique

RevueAIDS · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAsthmaMedicineHuman leukocyte antigenImmunologyAsthma medicationAlleleSidaHuman immunodeficiency virus (HIV)PediatricsViral diseaseAntigenBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study's purpose was to determine whether asthma medication use in HIV positive children is associated with human leukocyte antigen (HLA) alleles. We reviewed HLA and medication data collected during the Women and Infants Transmission Study for 124 HIV positive children and their mothers. Analysis revealed that HLA-A68 (P = 0.006) was independent and predictive for time to first asthma medication use. There was a preventive association of Cw6 (P = 0.008) with asthma time. Highly active antiretroviral therapy (HAART) was also associated with time to first asthma medication use (P = 0.05). HLA alleles may modulate risk of developing a need for asthma medications and seem to function independently of the actions of HAART therapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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